[0]path1=c(top3-srh, top3-a1-srh, top3-a1a4-srh); path2=c(top3-srh, top3-a4-srh, top3-a4a1-srh); 検索で絞込み、それぞれの系統での由来、、、
---略記&@(operation memo)
top3-srh=(top3); @(a1,a2,a3,a4)=default, top3=search;
top3-a1-srh=(a1); @top3=fixed, (a2,a3,a4)=default, a1=searh(順方向);
top3-a4-srh=(a4); @(top3)=fixed, (a1,a2,a3)=default, a4=search(逆方向);
top3-a1a4-srh=(a1a4); @(top3,a1)=fixed, (a2,a3)=default, a4=search;
top3-a4a1-srh=(a4a1); @(top3,a4)=fixed, (a2,a3)=default, a1=search;
@(a2,a3)=default=!(search target); これらは探索での寄与率が少なかったので、defaultのまま。主体的は、(a1,a4)で探索する。
[1]best-pathを見つけるために、[はじめに]selSide=c(max,min),[次に]bestSide=c(max,min)を求めている。
[2](a1)のselSideロジックでの境界条件は、border=c(2, 11); work32.r/3148L
[3](a4)のselSideロジックでの境界条件は、border=c(2); work32.r/3147L
[4](a1a4)のselSideロジックでの境界条件(初考)は、border=c(2, 11, 22); (a4) used as base border.
[5](a4a1)のselSideロジックでの境界条件(初考)は、border=c(0.8, 2, 4, 6, 8, 11, 32, 40); (a1) used as base border.
See sheet=(c(a1a4,a4a1)-srh,3/n,20210910,[1][2])
@[2][3][4][5]の境界条件は、kai=c(1500:1555)を元に調整したもの。
[6][4][5]での初考値の許容範囲を見て、最終調整する。@work32.r:c(1500:1555):err_Rkai=noneの範囲を対象とする。
[7](a1a4):selSide:border=c(A14, B14, C14);
A14=c(2:3); mean()=2.5; 素数=c(2,3);
B14=c(9:15); mean()=12; 素数=c(11,13);
C14=c(17:22); mean()=19.5; 素数=c(17,19);
[8](a4a1):selSide:border=c(A41, B41, C41, D41, E41, F41, G41, H41);
A41=c(0.7, 0.8); mean()=0.75; 素数=NA; (no idea : select 1st 印象);
B41=c(1.4, 1.5,...,2.9, 3.0); mean(1.4,3.0)=2.2; 素数=c(2,3);
C41=c(4,5); mean()=4.5; 素数=c(5);
D41=c(6,7); mean()=6.5; 素数=c(7);
E41=c(8,9,9.5); mean(8,9,9.5)=8.8; 素数=NA;
F41=c(10,11,12); mean()=11; 素数=c(11);
G41=c(23:35); mean()=29; 素数=c(23,29,31);
H41=c(36:42); mean()=39; 素数=c(37,41);
[9]許容範囲から、素数で、よりmean()に近いか、最小値を選択する。
再掲:(a1):brder=c(2, 11); =c(p, p); p=素数;
再掲:(a4):brder=c(2); =c(p);
(a1a4):border=c(2, 11, 19); =c(p, p, p);
(a4a1):border=c(0.8, 2, 5, 7, 8, 11, 29, 41); =c(!p, p*3, !p, p*3);
end.
[番外]
borderの関連性を見てみる？
---
[x.1](a1a4):
(pickup a center):border=c(2.5, 12, 19.5);
=c(12^0.37~2.507, 12^1, 12^1.196~19.529);
=c(3, 15, 21)=(3*1, 3*5, 3*7);
=c(2, 14, 18)=(2*1, 2*7, 2*9);
=c(2, 10, 20)=(2*1, 2*5, 2*10);
[x.2](a4a1):
border=c(0.8, 2, 4, 8, 11, 40)=c(0.8=8/10, 2, 4=2^2, 8=2^3, 11, 40=4*10);
=c(11^0.2/2~0.807, 11^0.3~2.053, 11^0.58~4.017, 11^0.87~8.054, 11^1, 11^1.54~40.155);
end2.
2021年9月13日月曜日
2021年8月30日月曜日
境界線 at (0:1) in Dic(s)
[0]0から１の間で、状態をクラス分けするための、境界線が必要になる。
---
既に、勝手に、４分割で、c(0, 0.25, 0.5, 0.75, 1)あり。
３分割では、c(0, 0.333, 0.666, 0.999~1),...
３分割と４分割の合体版 : c(0, 0.25, 0.333, 0.5, 0.666, 0.75, 1),...
更に、0.5前後に１０％の範囲で、c(0.45, 0.5, 0.55)を加えて、...
~c(0, 0.25, 0.333, 0.45, 0.5, 0.55, 0.666, 0.75, 1),...とかもあります。
１から２分割で、c(1, 0.5, 0.25, 0.125, 0.0625, 0.03125, 0.015625)*100%
~c(100, 50, 25, 12.5, 6.25, 3.12, 1.56)~rev(int())~c(2, 3, 6, 12-13?, 25, 50, 100),...
---
上記の合体版で、100%表記にすると、
c(0, 2, 3, 6, 12-13?, 25, 33, 45, 50, 55, 66-67, 75, 100),...の区分けなどが考えられる。
---
前に0.5の前後１０％をあげたが、両端にも適用すると、c(0, 0.1, 0.9, 1.0),...も追加で、
c(0, 2, 3, 6, 10, 12-13?, 25, 33, 45, 50, 55, 66-67, 75, 90, 100),...の区分けなどが考えられる。
[1]この境界線の決定を恣意的だとしても、何らかの拠り所を得たい。
[2]本：「感染の法則」アダム・クチャルスキー、草思社、2021/03/05、p.260-261)から
0＜R＜1 : 感染爆発のサイズ(A)＝1+R+R^2+R^3+... =1/(1-R)
R=1-(1/A),
---
R=0.1, A=1.11
R=0.2, A=1.25
R=0.25, A=1.333
R=0.3, A=1.42
R=0.4, A=1.66
R=0.5, A=2 : 恣意的に着目。0.5=>50%
R=0.6, A=2.5
R=0.666, A=3 : 恣意的に着目。0.666=>66.6%
R=0.7, A=3.33
R=0.75, A=4 : 恣意的に着目。0.75=75%
R=0.8, A=5
R=0.833, A=6
R=0.857, A=7
R=0.875, A=8
R=0.888, A=9
R=0.9, A=10
---
R=0.8で、５人の感染者。
H7N9鳥インフルエンザ、ヒトの平均サイズ ~1.04人で、R=0.04,
2004年、銃規制キャンペーンのEメール~2.4人前後で、R=0.58,
ハリケーン・カトリーナの救援資金は、R=0.77,
ある洗剤のコマーシャルは、R=0.44,
とか,...
[3]ポーカー・ハンドの一覧、確率、wikipediaから
５枚組み、全役 : ストレートフラッシュから、ハイカードまで、
確率%=c(0.0015, 0.024, 0.14, 0.2, 0.39, 2.1, 4.75, 42.25, 50),
min(＜10)~2, max(all)=50, average(all)=11.095~(11)~(12)?
---
７枚組み、全役 : ストレートフラッシュから、ハイカードまで、
確率%=c(0.031, 0.17, 2.6, 3.0, 4.6, 4.8, 23.5, 43.8, 17.4),
min(＜10)~2, max(all)=43.8~50, average(all)=11.01~(11)~(12)?
---
これらから、~c(2, 11-12, 50)が出て来る,...
[4]脳波も面白い,,,
now : work32.r / v_brainWave_border = c(4.5, 7.5, 12.5, 25, 50, 100),
---以下は、ネットからの混合物,,,
c(0:4)=デルタ, border=4.5?,
c(5:7)=シータ, border=7.5?,
c(8:12)=アルファ, border=12.5?,
c(13:25),c(14:40)=ベータ, border=25?,
c(25:26),c(30:)=ガンマ
---
c(50,100)は、1/2分割で追加。
end.
---
既に、勝手に、４分割で、c(0, 0.25, 0.5, 0.75, 1)あり。
３分割では、c(0, 0.333, 0.666, 0.999~1),...
３分割と４分割の合体版 : c(0, 0.25, 0.333, 0.5, 0.666, 0.75, 1),...
更に、0.5前後に１０％の範囲で、c(0.45, 0.5, 0.55)を加えて、...
~c(0, 0.25, 0.333, 0.45, 0.5, 0.55, 0.666, 0.75, 1),...とかもあります。
１から２分割で、c(1, 0.5, 0.25, 0.125, 0.0625, 0.03125, 0.015625)*100%
~c(100, 50, 25, 12.5, 6.25, 3.12, 1.56)~rev(int())~c(2, 3, 6, 12-13?, 25, 50, 100),...
---
上記の合体版で、100%表記にすると、
c(0, 2, 3, 6, 12-13?, 25, 33, 45, 50, 55, 66-67, 75, 100),...の区分けなどが考えられる。
---
前に0.5の前後１０％をあげたが、両端にも適用すると、c(0, 0.1, 0.9, 1.0),...も追加で、
c(0, 2, 3, 6, 10, 12-13?, 25, 33, 45, 50, 55, 66-67, 75, 90, 100),...の区分けなどが考えられる。
[1]この境界線の決定を恣意的だとしても、何らかの拠り所を得たい。
[2]本：「感染の法則」アダム・クチャルスキー、草思社、2021/03/05、p.260-261)から
0＜R＜1 : 感染爆発のサイズ(A)＝1+R+R^2+R^3+... =1/(1-R)
R=1-(1/A),
---
R=0.1, A=1.11
R=0.2, A=1.25
R=0.25, A=1.333
R=0.3, A=1.42
R=0.4, A=1.66
R=0.5, A=2 : 恣意的に着目。0.5=>50%
R=0.6, A=2.5
R=0.666, A=3 : 恣意的に着目。0.666=>66.6%
R=0.7, A=3.33
R=0.75, A=4 : 恣意的に着目。0.75=75%
R=0.8, A=5
R=0.833, A=6
R=0.857, A=7
R=0.875, A=8
R=0.888, A=9
R=0.9, A=10
---
R=0.8で、５人の感染者。
H7N9鳥インフルエンザ、ヒトの平均サイズ ~1.04人で、R=0.04,
2004年、銃規制キャンペーンのEメール~2.4人前後で、R=0.58,
ハリケーン・カトリーナの救援資金は、R=0.77,
ある洗剤のコマーシャルは、R=0.44,
とか,...
[3]ポーカー・ハンドの一覧、確率、wikipediaから
５枚組み、全役 : ストレートフラッシュから、ハイカードまで、
確率%=c(0.0015, 0.024, 0.14, 0.2, 0.39, 2.1, 4.75, 42.25, 50),
min(＜10)~2, max(all)=50, average(all)=11.095~(11)~(12)?
---
７枚組み、全役 : ストレートフラッシュから、ハイカードまで、
確率%=c(0.031, 0.17, 2.6, 3.0, 4.6, 4.8, 23.5, 43.8, 17.4),
min(＜10)~2, max(all)=43.8~50, average(all)=11.01~(11)~(12)?
---
これらから、~c(2, 11-12, 50)が出て来る,...
[4]脳波も面白い,,,
now : work32.r / v_brainWave_border = c(4.5, 7.5, 12.5, 25, 50, 100),
---以下は、ネットからの混合物,,,
c(0:4)=デルタ, border=4.5?,
c(5:7)=シータ, border=7.5?,
c(8:12)=アルファ, border=12.5?,
c(13:25),c(14:40)=ベータ, border=25?,
c(25:26),c(30:)=ガンマ
---
c(50,100)は、1/2分割で追加。
end.
2021年8月19日木曜日
ランダムではなく、多様性を使う。
[1]乱数的な要素は導入していない。基本は決定論から派生しているため。
[2]元データに、多様的な関数を適用し、その特徴を強調する（あぶり出す）考えだ。
[3]自然は繰り返さないし、同じパターンになるものは、変化がなく面白みに欠ける。
=>でも、人智が及ばないパターンのために、直近データから判定に使用する辞書を用意した。
=>過学習を怖れず、対象となる直近データに１００％合致する辞書を用意。
＠誰も想定外なので、ゴールまでの道筋をつけてから、起点に戻り、それを補強するしかない。
=>複数の辞書があるが、毎回、またはある周期的に改版する必要があると想定する。
[4]ゴールを含むデータセットを得られたとして、そこから、無関係なものを落としていくフィルター機能的な関数を何段適用すればいいかは、試行錯誤的。
[5]当初、(G,in,out)でも書いたが~(7,0,0)を目指していたが、一歩で到達できるものではなかった。
=>データによっては、(6,1,x)とその近くまではいくが、(7,0,x)には至らない。
[6]しかし、５０％に方向転換してから、ゴールの値は、独立して無関係と思われた中に、ペアという関係性が見えて来た。
[7]普段、ポーカーとかはやらないが、ワンペア、ツーペアとかは記憶にあった。
end.
[2]元データに、多様的な関数を適用し、その特徴を強調する（あぶり出す）考えだ。
[3]自然は繰り返さないし、同じパターンになるものは、変化がなく面白みに欠ける。
=>でも、人智が及ばないパターンのために、直近データから判定に使用する辞書を用意した。
=>過学習を怖れず、対象となる直近データに１００％合致する辞書を用意。
＠誰も想定外なので、ゴールまでの道筋をつけてから、起点に戻り、それを補強するしかない。
=>複数の辞書があるが、毎回、またはある周期的に改版する必要があると想定する。
[4]ゴールを含むデータセットを得られたとして、そこから、無関係なものを落としていくフィルター機能的な関数を何段適用すればいいかは、試行錯誤的。
[5]当初、(G,in,out)でも書いたが~(7,0,0)を目指していたが、一歩で到達できるものではなかった。
=>データによっては、(6,1,x)とその近くまではいくが、(7,0,x)には至らない。
[6]しかし、５０％に方向転換してから、ゴールの値は、独立して無関係と思われた中に、ペアという関係性が見えて来た。
[7]普段、ポーカーとかはやらないが、ワンペア、ツーペアとかは記憶にあった。
end.
2021年8月18日水曜日
(G,in,out)=(7,0,0)は、最終的な理想型。現実には到達不可能！？
[0]方針的には、１年以上前から、ゴールを決定論的に１００％予想する路線から離脱している。
[1]今は、予想範囲をmax()~５０％を目指している。
=>対象によっては、５０％を超える場合もあるが、平均的なゴールは、５０％近辺を上限とする。
[2](G,in,out)で言えば、G=c(1:7), (G+in)=7, GinP=G/(G+out)とすると、
G=1 : (1,6,1)~Ginp=50%, (1,6,2)~33%, (1,6,3)~25%,...
G=2 : (2,5,1)~66%, (2,5,2)~50%, (2,5,3)~40%, (2,5,4)~33%, (2,5,5)~28.5%,...
G=3 : (3,4,1)~75%, (3,4,2)~60%, (3,4,3)~50%, (3,4,4)~42.8%, (3,4,5)~37.5%, (3,4,6)~33%, (3,4,7)~30%,...
G=4 : (4,3,1)~80%, (4,3,2)~66%, (4,3,3)~57.1%, (4,3,4)~50%, (4,3,5)~44%, (4,3,6)~40%, (4,3,7)~36.3%, (4,3,8)~33%, (4,3,9)~30.7%, (4,3,10)~28.5%,...
G=5 : (5,2,1)~83.3%, (5,2,2)~71.4%, (5,2,3)~62.5%, (5,2,4)~55%, (5,2,5)~50%, (5,2,6)~45.4%, (5,2,7)~41.6%, (5,2,8)~38.4%, (5,2,9)~35.7%, (5,2,10)~33.3%, (5,2,11)~31.2%, (5,2,12)~29.4%,...
G=6 : (6,1,1)~85.7%,..., (6,1,6)~50%, (6,1,7)~46.1%, (6,1,8)~42.8%, (6,1,9)~40%, (6,1,10)~37.5%, (6,1,11)~35.2%, (6,1,12)~33.3%, (6,1,13)~31.5%, (6,1,14)~30%,...
G=7 : (7,0,0)~100%, (7,0,1)~87.5%,..., (7,0,7)~50%, (7,0,8)~46.6%, (7,0,9)~43.7%, (7,0,10)~41.1%, (7,0,11)~38.8%, (7,0,12)~36.8%, (7,0,13)~35%, (7,0,14)~33.3%, (7,0,15)~31.8%, (7,0,16)~30.4%, (7,0,17)~29.1%,...
[3]max(G)=7, (G+out)~(near)7が望ましい、、、
[4](tryout-1) : 恣意的に、[2]を、5(=7-2) <= (G+out) <= 9(=7+2), 30% <= GinP <= 50% に絞ると、、、
G=1 : none
G=2 : (2,5,3)~40%, (2,5,4)~33%,
G=3 : (3,4,3)~50%, (3,4,4)~42.8%, (3,4,5)~37.5%, (3,4,6)~33%,
G=4 : (4,3,4)~50%, (4,3,5)~44%,
G=5 : none
G=6 : none
G=7 : none
[5](tryout-2) : 恣意的に、[2]を、4(=7-3) <= (G+out) <= 10(=7+3), 30% <= GinP <= 50% に絞ると、、、
G=1 : none
G=2 : (2,5,2)~50%, (2,5,3)~40%, (2,5,4)~33%,
G=3 : (3,4,3)~50%, (3,4,4)~42.8%, (3,4,5)~37.5%, (3,4,6)~33%, (3,4,7)~30%,
G=4 : (4,3,4)~50%, (4,3,5)~44%, (4,3,6)~40%,
G=5 : (5,2,5)~50%,
G=6 : none
G=7 : none
[6]別に、srh-pat=c("top3-full-srh",
"top3-a1-srh", "top3-a1a4-srh", "top3-a1a4a1-srh", "top3-a1a4a1a4-srh",
"top3-a4-srh", "top3-a4a1-srh", "top3-a4a1a4-srh", "top3-a4a1a4a1-srh")
の駒があり、それぞれで、(G,in,out)を求める。その際、pair(G)を見つける。
[7]pair(G)は、
G=2 : 1-pair
G=4 : 2-pairs
G=3 : 3-pairs like ポーカー
[8][7]でのペアは、それぞれ異るものを期待している。
=>当然、Bも含んでいるので、ペアにならないものと期待する。
[9]G=c(0,1)も場合は、当然ペアなしなので、その対象回はG判定不可となり、skip.
[10]現時点の構想です。
end.
[1]今は、予想範囲をmax()~５０％を目指している。
=>対象によっては、５０％を超える場合もあるが、平均的なゴールは、５０％近辺を上限とする。
[2](G,in,out)で言えば、G=c(1:7), (G+in)=7, GinP=G/(G+out)とすると、
G=1 : (1,6,1)~Ginp=50%, (1,6,2)~33%, (1,6,3)~25%,...
G=2 : (2,5,1)~66%, (2,5,2)~50%, (2,5,3)~40%, (2,5,4)~33%, (2,5,5)~28.5%,...
G=3 : (3,4,1)~75%, (3,4,2)~60%, (3,4,3)~50%, (3,4,4)~42.8%, (3,4,5)~37.5%, (3,4,6)~33%, (3,4,7)~30%,...
G=4 : (4,3,1)~80%, (4,3,2)~66%, (4,3,3)~57.1%, (4,3,4)~50%, (4,3,5)~44%, (4,3,6)~40%, (4,3,7)~36.3%, (4,3,8)~33%, (4,3,9)~30.7%, (4,3,10)~28.5%,...
G=5 : (5,2,1)~83.3%, (5,2,2)~71.4%, (5,2,3)~62.5%, (5,2,4)~55%, (5,2,5)~50%, (5,2,6)~45.4%, (5,2,7)~41.6%, (5,2,8)~38.4%, (5,2,9)~35.7%, (5,2,10)~33.3%, (5,2,11)~31.2%, (5,2,12)~29.4%,...
G=6 : (6,1,1)~85.7%,..., (6,1,6)~50%, (6,1,7)~46.1%, (6,1,8)~42.8%, (6,1,9)~40%, (6,1,10)~37.5%, (6,1,11)~35.2%, (6,1,12)~33.3%, (6,1,13)~31.5%, (6,1,14)~30%,...
G=7 : (7,0,0)~100%, (7,0,1)~87.5%,..., (7,0,7)~50%, (7,0,8)~46.6%, (7,0,9)~43.7%, (7,0,10)~41.1%, (7,0,11)~38.8%, (7,0,12)~36.8%, (7,0,13)~35%, (7,0,14)~33.3%, (7,0,15)~31.8%, (7,0,16)~30.4%, (7,0,17)~29.1%,...
[3]max(G)=7, (G+out)~(near)7が望ましい、、、
[4](tryout-1) : 恣意的に、[2]を、5(=7-2) <= (G+out) <= 9(=7+2), 30% <= GinP <= 50% に絞ると、、、
G=1 : none
G=2 : (2,5,3)~40%, (2,5,4)~33%,
G=3 : (3,4,3)~50%, (3,4,4)~42.8%, (3,4,5)~37.5%, (3,4,6)~33%,
G=4 : (4,3,4)~50%, (4,3,5)~44%,
G=5 : none
G=6 : none
G=7 : none
[5](tryout-2) : 恣意的に、[2]を、4(=7-3) <= (G+out) <= 10(=7+3), 30% <= GinP <= 50% に絞ると、、、
G=1 : none
G=2 : (2,5,2)~50%, (2,5,3)~40%, (2,5,4)~33%,
G=3 : (3,4,3)~50%, (3,4,4)~42.8%, (3,4,5)~37.5%, (3,4,6)~33%, (3,4,7)~30%,
G=4 : (4,3,4)~50%, (4,3,5)~44%, (4,3,6)~40%,
G=5 : (5,2,5)~50%,
G=6 : none
G=7 : none
[6]別に、srh-pat=c("top3-full-srh",
"top3-a1-srh", "top3-a1a4-srh", "top3-a1a4a1-srh", "top3-a1a4a1a4-srh",
"top3-a4-srh", "top3-a4a1-srh", "top3-a4a1a4-srh", "top3-a4a1a4a1-srh")
の駒があり、それぞれで、(G,in,out)を求める。その際、pair(G)を見つける。
[7]pair(G)は、
G=2 : 1-pair
G=4 : 2-pairs
G=3 : 3-pairs like ポーカー
[8][7]でのペアは、それぞれ異るものを期待している。
=>当然、Bも含んでいるので、ペアにならないものと期待する。
[9]G=c(0,1)も場合は、当然ペアなしなので、その対象回はG判定不可となり、skip.
[10]現時点の構想です。
end.
2021年5月24日月曜日
Json-ld : Book-list : tryout (1) : How do I start this project???
Json-ld : Book-list : tryout (1) : How do I start this project???
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[1]Rのreturn()に、data.frame()->list()を多用してから、ファイル保存で、(json)に至る。
After using data.frame ()-> list () a lot for R return (), save the file to (json).
[2]当面、ファイルですが、(mongodb)も気になる。
=>(vmware)一辺倒であったが、docker実装も気になる。
=> (vmware) It was all about, but I'm also worried about docker implementation.
[3] 廃棄予定の紙メモをネットに保存？する価値があるか？とも思うが、(json)形式でネットに散りばめるのは一興かなとも、言える。
Save paper memos to be discarded online? Is it worth it? I think it's fun to sprinkle it on the net in (json) format.
[4]当面、既読書籍の気になる部分にマークしたものを一覧して、Bloggerのページに埋め込む、Rから読めるかというところまで、やってみたい。
For the time being, I'd like to list the items marked in the part of the book that I'm interested in, embed it in the Blogger page, and even read it from R.
[5]その流れで、(json-ld)に当たる。
[6]Can you look at...
{"aaa" : "sample-aaa", "bbb" : "sample-bbb"}
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Embedded tags are here
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グーグル翻訳はそれなりに機能している
google translate is working as it should
それなりは、適度に正常といえるのか
Is it reasonably normal?
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bye
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